성능과 메모리

코드 프로파일링, 성능 개선, 메모리 요구 사항 줄이기

코드는 간단하고 읽기 쉽게 작성하십시오. 특히 처음 구현할 때는 더욱 그렇습니다. 미숙한 상태로 최적화된 코드는 실제 성능 향상에는 도움이 되지 않고 불필요하게 복잡할 수 있습니다. 그런 다음 속도가 문제가 되는 경우, 코드가 실행되는 데 걸리는 시간을 측정하고 코드를 프로파일링하여 병목 구간을 식별할 수 있습니다. 필요한 경우, 성능을 개선하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

MATLAB^®에서는 데이터 저장 공간을 자동으로 처리합니다. 그러나 메모리가 문제인 경우에는 메모리 요구 사항을 파악하고 메모리를 보다 효율적으로 사용하기 위한 기법을 적용할 수 있습니다.

앱

프로파일러

성능 향상을 위해 코드를 실행하고 실행 시간을 측정

함수

모두 확장

코드를 측정하고 프로파일링하기

`tic`	스톱워치 타이머 시작
`toc`	스톱워치에서 경과 시간 읽기
`cputime`	MATLAB에서 사용한 CPU 시간
`timeit`	함수 실행에 필요한 시간 측정
`profile`	함수 실행 시간 프로파일링
`bench`	MATLAB 벤치마크

메모리 요구 사항을 파악하고 줄이기

`memory`	메모리 정보
`inmem`	메모리에 있는 함수, MEX 파일, 클래스의 이름

함수 호출 결과 캐시하기

`memoize`	함수 핸들에 메모이제이션 의미 체계 추가
`MemoizedFunction`	Call memoized function and cache results
`clearAllMemoizedCaches`	모든 `MemoizedFunction` 객체의 캐시 지우기

도움말 항목

코드를 측정하고 프로파일링하기

코드의 성능 측정하기
timeit 함수나, 스톱워치 타이머 함수인 tic과 toc을 사용하여 코드가 실행되는 데 걸리는 시간을 측정합니다.
코드를 프로파일링하여 성능 개선하기
프로파일러를 사용하여 코드 실행에 걸리는 시간을 측정하고 코드에서 시간이 가장 오래 걸리는 라인이나 실행되지 않는 라인을 식별합니다.
Measure Code Complexity Using Cyclomatic Complexity
Quantify code complexity based on cyclomatic complexity.

성능 개선하기

성능을 개선하기 위한 기법

코드 성능의 속도를 높이기 위해 고려할 수 있는 여러 가지 기법이 있습니다.
- 사전할당(Preallocation)
- 벡터화

메모리 요구 사항을 파악하고 줄이기

MATLAB의 메모리 할당 방식
MATLAB이 메모리를 할당하는 방법을 이해하여 메모리 효율성이 더욱 뛰어난 코드를 작성합니다.
효율적인 메모리 사용을 위한 전략
프로그램에서 메모리 사용을 줄이고, 적절한 데이터 저장공간을 사용하고, 메모리 조각화를 방지하며, 사용한 메모리를 반환받습니다.
불필요한 데이터 복사본 방지하기
MATLAB은 값으로 함수 입력값을 전달할 때 메모리 최적화를 적용할 수 있습니다.
"메모리 부족" 오류 해결하기
MATLAB이 요청된 메모리를 할당할 수 없는 경우 발생하는 오류를 해결합니다.

성능과 메모리

앱

함수

코드를 측정하고 프로파일링하기

메모리 요구 사항을 파악하고 줄이기

함수 호출 결과 캐시하기

도움말 항목

코드를 측정하고 프로파일링하기

성능 개선하기

메모리 요구 사항을 파악하고 줄이기

관련 정보